Python 在数据帧中添加具有相同列值的行

我有一个以日期和小时为列的熊猫数据框。现在我想添加相同日期的小时数。例如，要做到这一点：

7-1-2016 | 4
7-1-2016 | 2
4-1-2016 | 5

为此：

7-1-2016 | 6
4-1-2016 | 5

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有没有一种在大文件上执行此操作的快速方法？

将索引设置为日期允许您使用重采样方法（以及许多其他时间序列功能）。如果您有其他分析要做，我建议：

df.index = pd.to_datetime(df['datecol'].astype(str) + ' ' + df['Hourcol'].astype(str), format='%Y-%m-%d %H')
df = df.resample('1d', how='sum') # defaults to mean 

如果列已经是字符串，则根据需要省略.astpye（str）。但是,

df.groupby('datecol').sum()['Hourcol']

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如果这是您想要进行的唯一分析，则也将起作用。如果小时列不是数字，您可能需要添加.astype（int）。

此处

GroupBy

可用于提供所需的输出

DataFrame.groupby（by=None，axis=0，level=None，as\u index=True，sort=True，group\u keys=True，squeak=False）

使用映射器（dict或key函数，将给定函数应用于组，以序列形式返回结果）或通过一系列列对序列进行分组

尝试：

df.groupby（'date'）['hours'].sum（）

您是否可以发布原始数据、代码以复制df，您的代码缺少列名。无论如何，我认为这是可行的：

df.groupby（'date'）['hours'].sum（）

我现在发现我忘了包含一些代码，但这似乎是可行的。非常感谢你！这似乎是可行的，但并不是所有地方都符合正确的价值观。我认为这与小时是DateTime对象这一事实有关。这是我得到的一个输出，例如：2013-12-30 0天08:00:00不管怎样，我的数据中有一个错误。很有效，非常感谢！